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J-GLOBAL ID：202002217949295828   整理番号：20A1147035

照明変化に敏感でないミクロハイパースペクトル画像木材樹種識別アルゴリズム研究【JST・京大機械翻訳】

Wood species recognition using hyper-spectral images not sensitive to illumination variation

著者 (2件)： Wang Chengkun (東北林業大学信息与計算机工程学院,黒竜江哈爾浜,150040) ,  Zhao Peng (東北林業大学信息与計算机工程学院,黒竜江哈爾浜,150040)
資料名： Hongwai yu Haomibo Xuebao  (Hongwai yu Haomibo Xuebao)
巻： 39  号： 1  ページ： 72-85  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0174C  ISSN： 1001-9014  CODEN： HHXUEZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 木材はしばしば屋外に堆積し、木材サンプルにハイパースペクトル画像を採集する時、常に外部要因(光、温度、湿度)の影響を受け、木材樹種の誤判定を引き起こす。この問題を解決するため、本論文では、PLS(PatternLacunaritySpectrum)とLBP(LocalBinaryPattern)を用いて、木材断面のハイパースペクトル画像のテクスチャ情報に対して特徴抽出を行った。その後,ハイパースペクトル画像の近赤外スペクトルをテクスチャ特徴に融合し,融合後の新しい特徴を認識の根拠とした。最後に,SVM(SupportVectorMachine)とBP(BackPropagation)ニューラルネットワークの2つの分類装置を用いて,木材樹種を識別した。実験結果は,このアルゴリズムが干渉なしで最高100%の認識精度を持つことを示す。このアルゴリズムがハイパースペクトル画像歪の場合でも正確に木材を正確に認識できることを確かめるため,ハイパースペクトル画像に対する照明変化の影響をシミュレーションし,影響前後の認識精度を比較した。結果は,このアルゴリズムが高スペクトル画像歪の下で木材の樹種を正確に同定でき,伝統的および最近の主流の木材樹種分類アルゴリズムより優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *木材 ,  分類装置 ,  湿度 ,  ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  *スペクトル ,  画像歪 ,  近赤外スペクトル
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  *ハイパースペクトル画像 ,  分類アルゴリズム ,  *樹種 ,  認識精度 ,  テクスチャ特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 照明変化 ,  ハイパースペクトル画像 ,  木材 ,  樹種 ,  識別 ,  アルゴリズム ,  研究